# _*_ coding:utf-8 _*_
# @author : Joyamon
# @time : 2022-12-16 17:29
# @file : de.py

"""
概述数据：
我们需要先看下数据，增加对数据的理解，以便选择合适的算法，
将从以下一个未读审查数据：
1.数据的维度
2.查看数据自身
3.统计描述所有数据的特征
4.数据分类的分布情况
"""

# 概念说明
# 使用图（graph）来表示计算任务->graph：一张有边与点的图，其表示了需要进行计算的任务
from flask import request
# from matplotlib import pyplot
# from pandas import read_csv
# from pandas.plotting._matplotlib import scatter_matrix
# import time
#
# filename = 'bezdekIris.data'
# names = [
#     'separ-length',
#     'sepal-width',
#     'petal-length',
#     'petal-width',
#     'class'
# ]
# # 1查看数据维度
# dataset = read_csv(filename, names=names)
# print('数据维度：行%s,列：%s' % dataset.shape)
# # 2.查看数据自身
# print(dataset.head(10))
# # 3.统计描述数据
# # 数据特征的统计描述信息包括数据的行数，中位数，最大值，最小值，均值四分位值等统计数据信息
# print(dataset.describe())
# # 数据的分类分布
# # 接下来看一下数据不同类的分布情况，执行程序后得到的将是每个分类数据量的绝对的数值，看一下各个分类的数据分布是否均衡
# print(dataset.groupby('class').size())
# # 箱线图
# dataset.plot(kind='box',subplots=True,layout=(2,2),sharex=False)
# # 直方图
# dataset.hist()
# # 多变量图
# scatter_matrix(dataset)
# pyplot.show()
import os
a = os.path.curdir('upload/4.png')